MQL5.community開発履歴

サポートベクトルマシンは、データの次元を増やす効果を調べることで、あらかじめ定義されたクラスに基づいてデータを分類します。これは教師あり学習法で、多次元のデータを扱う可能性を考えるとかなり複雑です。この記事では、2次元データの非常に基本的な実装であるニュートンの多項式が、価格とアクションを分類する際にどのように効率的に実行できるかを検討します。

ニュース取引は複雑で圧倒されるかもしれませんが、この記事ではニュースデータを入手する手順を説明し、さらに、MQL5経済指標カレンダーとその特徴についても学びます。

この記事では、MQL5におけるGMDH (The Group Method of Data Handling)の多層反復アルゴリズム実装について説明します。

現在の技術レベルに関係なく、取引したいどのような市場でも先んじることができる方法を学びましょう。

データのモデリングに「空間」と「時間」の両方の測定基準を使用する空間的時間的融合は、主にリモートセンシングや、私たちの周囲をよりよく理解するための他の多くの視覚ベースの活動で有用です。発表された論文のおかげで、トレーダーへの可能性を検証することで、その活用に斬新なアプローチを取ります。

この記事は、MQTT 5.0プロトコルのネイティブMQL5クライアントの開発ステップを説明する連載の最終回です。ライブラリはまだ製品化されていませんが、この部分では、他の証券会社から入手したティック（またはレート）でカスタム銘柄を更新するためにクライアントを使用します。ライブラリの現在の状況、MQTT 5.0プロトコルに完全に準拠するために足りないもの、可能なロードマップ、そしてその開発をフォローし貢献する方法についての詳細は、この記事の最後をご覧ください。

どのような市場にも対応できる専門的なエキスパートアドバイザー(EA)を構築します。

ニューラルネットワーク内部で使用される最適化アルゴリズムを解明しながら、ニューラルネットワークの核心に飛び込みます。この記事では、ニューラルネットワークの可能性を最大限に引き出し、モデルを精度と効率の新たな高みへと押し上げる重要なテクニックご紹介します。

この記事では、MetaTrader 5端末の設定タブでCustom Maxを選択する際に、複数の目的と制約条件を持つ最適化問題を実装する方法を紹介します。最適化問題の例は、ドローダウンが10%未満、連敗回数が5回未満、1週間の取引回数が5回以上となるように、プロフィットファクター、ネットプロフィット、リカバリーファクターを最大化するといったものです。

MQL5の旅の次の段階を始めましょう。この洞察に満ちて初心者に優しい記事では、残りの配列関数について調べ、複雑な概念を解明し、効率的な取引戦略を作成できるようにします。ArrayPrint、ArrayInsert、ArraySize、ArrayRange、ArrarRemove、ArraySwap、ArrayReverse、ArraySortについて説明します。アルゴリズム取引の専門知識を、これらの必要不可欠な配列関数で高めてください。一緒にMQL5マスターへの道を歩みましょう。

Pythonでディープラーニングのモデルを作成する際、季節性から恩恵を受けることはできるのでしょうか。ONNXモデルのデータをフィルタすることでより良い結果が得られるのでしょうか。どの期間を使用するべきでしょうか。この記事では、これらすべてを取り上げます。

DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)は、データをグループ化する教師なし形式であり、入力パラメータをほとんど必要としません。入力パラメータは2つだけであり、K平均法などの他のアプローチと比較すると利点が得られます。ウィザードで組み立てたEAを使用してテストし、最終的に取引するために、これがどのように建設的であり得るかを掘り下げます。

この記事の多通貨エキスパートアドバイザー(EA)は、オーサムオシレーター（AO、Awesome Oscillator）でフィルタされたジグザグ(ZigZag)指標を使用するまたは互いのシグナルをフィルタするEA（自動売買）です。

説明可能性という波乱の海を航海しながら、人工知能(AI)の謎の核心に飛び込みましょう。モデルがその内部構造を隠す領域において、私たちの探求は、機械学習の回廊にこだまする「不一致問題」を明らかにします。

変数とデータ型は、MQL5プログラミングだけでなく、どのプログラミング言語でも非常に重要なトピックです。MQL5の変数とデータ型は、単純なものと高度なものに分類できます。単純なものについては前回の記事ですでに述べたので、今回は高度なものを特定し、それについて学ぶことにします。

この記事は、MQTT 5.0プロトコル用のネイティブMQL5クライアントの開発ステップを説明する連載の第6部です。今回は、私たちの最初のリファクタリングにおける主な変更点、私たちがどのようにしてパケット構築クラスのための実行可能な設計図にたどり着いたか、どのようにPUBLISHとPUBACKパケットを構築しているか、そしてPUBACK Reason Codeの背後にあるセマンティクスについてコメントします。

Pythonを使用してGRU ONNXモデルを作成する深層学習のプロセス全体を説明し、最後に取引用に設計されたエキスパートアドバイザー(EA)の作成と、その後のGRUモデルとLSTNモデルの比較をおこないます。